The Journey of HIV-1 Non-Nucleoside Reverse Transcriptase Inhibitors (NNRTIs) from Lab to Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Human immunodeficiency virus (HIV) infection is now pandemic. Targeting HIV-1 reverse transcriptase (HIV-1 RT) has been considered as one of the most successful targets for the development of anti-HIV treatment. Among the HIV-1 RT inhibitors, non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) have gained a definitive place due to their unique antiviral potency, high specificity, and low toxicity in antiretroviral combination therapies used to treat HIV. Until now, >50 structurally diverse classes of compounds have been reported as NNRTIs. Among them, six NNRTIs were approved for HIV-1 treatment, namely, nevirapine (NVP), delavirdine (DLV), efavirenz (EFV), etravirine (ETR), rilpivirine (RPV), and doravirine (DOR). In this perspective, we focus on the six NNRTIs and lessons learned from their journey through development to clinical studies. It demonstrates the obligatory need of understanding the physicochemical and biological principles (lead optimization), resistance mutations, synthesis, and clinical requirements for drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».